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數(shù)字經(jīng)濟(jì)的安全基石

安恒數(shù)盾數(shù)據(jù)安全解決方案

全生命周期安全防護(hù),智能體驅(qū)動效能提升,場景化聯(lián)動管控。

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數(shù)據(jù)安全風(fēng)險TOP10
  • 數(shù)據(jù)資產(chǎn)底數(shù)不清

    數(shù)據(jù)在哪、有哪些類型、哪些是敏感數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)的敏感等級分別是什么?如果不能做到數(shù)據(jù) 分類分級,就沒有明確的保護(hù)的目標(biāo),無法做到針對安全風(fēng)險進(jìn)行有效防護(hù)。

  • 數(shù)據(jù)庫漏洞

    很多數(shù)據(jù)庫管理員擔(dān)心修復(fù)數(shù)據(jù)庫漏洞程序會對他們的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生業(yè)務(wù)影響。但是現(xiàn)在,存在漏 洞的脆弱數(shù)據(jù)庫被攻擊的風(fēng)險非常高。

  • 特權(quán)賬號

    特權(quán)賬號一般是指root、DBA等超級管理員賬戶,特權(quán)賬號一旦保管不當(dāng),極易導(dǎo)致數(shù)據(jù)被惡意 篡改、刪除、批量下載以及惡意提權(quán)操作等。

  • 過度授權(quán)

    數(shù)據(jù)庫的授權(quán)應(yīng)當(dāng)遵循最小權(quán)限授予原則,即僅授予滿足用戶需要的最小權(quán)限,在數(shù)據(jù)庫中,如 果進(jìn)行了不當(dāng)授權(quán),則極易造成低權(quán)限用戶執(zhí)行本不該屬于該用戶的風(fēng)險操作行為,帶來不可預(yù) 估安全風(fēng)險。

  • 開發(fā)測試環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)泄露

    隨著業(yè)務(wù)系統(tǒng)越來越復(fù)雜,而開發(fā)周期卻越來越短,對開發(fā)和測試要求隨之提高。對于業(yè)務(wù)系統(tǒng) 的性能測試往往需要準(zhǔn)備大量的高質(zhì)量的數(shù)據(jù),由于開發(fā)測試環(huán)境中使用生產(chǎn)數(shù)據(jù)造成的數(shù)據(jù)泄 露,在各行各業(yè)都時有發(fā)生,2014年韓國發(fā)生三大發(fā)卡行由于開發(fā)測試環(huán)節(jié)泄露信用卡信息, 一時轟動全球。

  • 運(yùn)維人員篡改拖庫風(fēng)險

    運(yùn)維人員使用數(shù)據(jù)庫賬號進(jìn)行運(yùn)維管理,該賬號的權(quán)限有可能超出實(shí)際運(yùn)維管理所需要的標(biāo)準(zhǔn)。 如果對其缺少訪問行為控制管理,受利益驅(qū)動,運(yùn)維人員可直接篡改交易、竊取敏感數(shù)據(jù)、甚至 直接泄露上億個人隱私信息。

  • 重要數(shù)據(jù)明文存儲

    由于數(shù)據(jù)庫的存儲架構(gòu)中,數(shù)據(jù)以數(shù)據(jù)文件的形式明文存儲在操作系統(tǒng)中,由于數(shù)據(jù)存儲介質(zhì)遺 失,或者黑客和不懷好意的人直接通過操作系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)庫文件,都會造成數(shù)據(jù)大量泄露。

  • 終端數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險

    通常,信息安全防護(hù)體系是由服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)和終端三個環(huán)節(jié)組成。在信息安全體系中,最薄弱環(huán) 節(jié)往往是終端安全防護(hù)。目前,終端安全防護(hù)的技術(shù)手段極為有限,終端存在諸多安全隱患,其 中最大的問題是終端普遍存在數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險。

  • 數(shù)據(jù)稽核難

    監(jiān)控整個組織中的數(shù)據(jù)訪問是追查取證的重要手段。一旦無法監(jiān)視數(shù)據(jù)操作合規(guī)性異常,無法收 集數(shù)據(jù)庫活動的審計詳細(xì)信息,這將會造成在數(shù)據(jù)泄露后無法進(jìn)行溯源分析,產(chǎn)生嚴(yán)重的組織風(fēng) 險,導(dǎo)致定責(zé)模糊、取證困難,最后追溯行動不了了之。進(jìn)而極可能導(dǎo)致二次泄露事件的發(fā)生。

  • 數(shù)據(jù)泄露無法取證溯源

    當(dāng)組織機(jī)構(gòu)將數(shù)據(jù)共享、外發(fā)給第三方后,由于第三方人員保管不當(dāng)造成數(shù)據(jù)泄露時,無法及時 通過定位數(shù)據(jù)外發(fā)人員、外發(fā)目標(biāo)和時間等信息進(jìn)而確定最終的泄露主體,造成數(shù)據(jù)泄露事件無 法溯源取證和對安全事件定責(zé)。

CAPE數(shù)據(jù)安全能力框架
  • 以身份和數(shù)據(jù)雙中心

  • 全面覆蓋立體化防護(hù)原則

  • 智能化、體系化原則

  • 以身份和數(shù)據(jù)雙中心

    保護(hù)數(shù)據(jù)安全的目標(biāo)之一是防止未經(jīng)授權(quán)的用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)非法訪問和操作。所以需同時從訪問者“身份”和訪問對象 “數(shù)據(jù)”兩個方向入手,雙管齊下。
    零信任:在沒有經(jīng)過身份鑒別之前,不信任企業(yè)內(nèi)部和外部的任何人/系統(tǒng)/設(shè)備,需基于身份認(rèn) 證和授權(quán),執(zhí)行以身份為中心的動態(tài)訪問控制。
    數(shù)據(jù)分類分級:聚焦以數(shù)據(jù)為中心進(jìn)行安全建設(shè),有針對性的保護(hù)高價值數(shù)據(jù)及業(yè)務(wù),數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和分 類分級是以數(shù)據(jù)為中心保護(hù)的重要基礎(chǔ)。

  • 全面覆蓋立體化防護(hù)原則

    全生命周期:橫向上需全面覆蓋數(shù)據(jù)資源的收集、存儲、加工、使用、提供、交易、公開等行為活 動的整個生命周期,采用多種安全工具支撐安全策略的實(shí)施。
    數(shù)據(jù)安全態(tài)勢感知:縱向上通過風(fēng)險評估、數(shù)據(jù)梳理、訪問監(jiān)控、大數(shù)據(jù)分析,進(jìn)行數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估、 數(shù)據(jù)資產(chǎn)弱點(diǎn)評估、數(shù)據(jù)資產(chǎn)威脅評估,最終形成數(shù)據(jù)安全態(tài)勢感知。
    立體化防護(hù)體系:通過組織、制度、場景、技術(shù)、人員等自上而下的落實(shí)來構(gòu)建立體化的數(shù)據(jù)安全防護(hù)體系。

  • 智能化、體系化原則

    在信息技術(shù)和業(yè)務(wù)環(huán)境越來越復(fù)雜的當(dāng)下,僅靠人工方式來運(yùn)維和管理安全已經(jīng)捉襟見肘了,人工智能、大數(shù)據(jù)已經(jīng)有相當(dāng)?shù)某墒於?,如UEBA異常行為分析、NLP加持的識別算法、場景化脫敏算法等;同時,僅靠單獨(dú)技術(shù)措施只能 解決單方面的問題,必須形成體系化的思維,通過能力模塊間的聯(lián)動打通,系統(tǒng)形成體系化的整體數(shù)據(jù)安全防護(hù)能 力,并持續(xù)優(yōu)化和改進(jìn),從而提升整體安全運(yùn)營和管理的質(zhì)量和效率。

全場景數(shù)據(jù)安全
  • 生產(chǎn)區(qū)
  • 共享開放區(qū)
  • 測試開發(fā)區(qū)
  • 應(yīng)用區(qū)
  • 運(yùn)維管理區(qū)
  • 數(shù)據(jù)要素安全流通區(qū)
  • 數(shù)據(jù)資產(chǎn)底數(shù)不清

    AiSort基于網(wǎng)絡(luò)嗅探、數(shù)據(jù)庫協(xié)議解析能力,主動掃描發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中存在的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。基于深度學(xué)習(xí)+條件隨機(jī)場等AI識別等技術(shù),依據(jù)內(nèi)置敏感數(shù)據(jù)識別特征庫,參考法律法規(guī)要求、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)等,進(jìn)行敏感數(shù)據(jù)識別和自動分類分級,生成數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄。同時對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)用戶權(quán)限、弱口令、安全配置基線、安全漏洞實(shí)施全方位梳理,進(jìn)行風(fēng)險評估。對于分類分級結(jié)果可以大屏、圖表等形式進(jìn)行展現(xiàn),支持導(dǎo)出及對接其他如數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)安全網(wǎng)關(guān)等系統(tǒng),以實(shí)現(xiàn)對敏感數(shù)據(jù)的進(jìn)一步安全防護(hù)和細(xì)粒度管控,讓數(shù)據(jù)使用及共享做到“有級可循”。


    數(shù)據(jù)庫漏洞

    AiGate數(shù)據(jù)安全網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)使用數(shù)據(jù)庫虛擬補(bǔ)丁技術(shù),在數(shù)據(jù)訪問路徑上建立保護(hù)層和安全層,在無需升級數(shù)據(jù)庫補(bǔ)丁情況下,將補(bǔ)丁前置,有效防止數(shù)據(jù)庫漏洞攻擊,讓受保護(hù)數(shù)據(jù)資源本身的漏洞隱形,從而達(dá)到“漏洞修復(fù)”的目的。極大地保護(hù)了未升級漏洞補(bǔ)丁的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器,有效降低了用戶數(shù)據(jù)被惡意篡改和批量泄露的風(fēng)險幾率。


    特權(quán)賬號

    AiGate數(shù)據(jù)安全網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)提供獨(dú)立的第三方權(quán)控體系,針對持有特權(quán)賬號sys、sa、root等用戶的風(fēng)險操作(如delete、truncate等)進(jìn)行實(shí)時攔截控制并實(shí)時告警。同時,也可以通過指定IP范圍、端口等限制數(shù)據(jù)庫訪問,進(jìn)而阻斷非法訪問和操作,當(dāng)運(yùn)維人員必須進(jìn)行某些危險性操作或者訪問敏感數(shù)據(jù)時,需提交臨時授權(quán)工單,由多級安全審批人進(jìn)行逐級審批后方可進(jìn)行操作。保障數(shù)據(jù)操作流程的公開、透明、合規(guī);審批人可靈活地通過系統(tǒng)審批或郵件審批方式進(jìn)行檢查、審批,保障數(shù)據(jù)庫側(cè)的操作安全。


    過度授權(quán)

    AiGate數(shù)據(jù)安全網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)通過提供獨(dú)立的第三方權(quán)控體系能力實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫賬號權(quán)限的細(xì)粒度管控,可通過IP、客戶端主機(jī)名、操作系統(tǒng)用戶名、客戶端工具名和數(shù)據(jù)庫賬號等多個維度實(shí)現(xiàn)對用戶主體的“身份標(biāo)記”。使不同的數(shù)據(jù)庫賬號只擁有能滿足需要的最小權(quán)限,從而消除安全隱患,在一定程度上保證數(shù)據(jù)的安全性。


    運(yùn)維人員篡改拖庫風(fēng)險

    AiGate內(nèi)置通用敏感數(shù)據(jù)識別算法,可識別Oracle、MySQL、PostgreSQL等數(shù)據(jù)庫中敏感數(shù)據(jù),通過動態(tài)脫敏功能,能有效防止運(yùn)維人員接觸敏感數(shù)據(jù),結(jié)合運(yùn)維審批,大大降低運(yùn)維環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險。


    重要數(shù)據(jù)明文存儲

    AiTDE透明數(shù)據(jù)庫加密系統(tǒng)基于透明加密技術(shù),實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)加密存儲、訪問增強(qiáng)控制、安全審計等功能,支持SM2、SM3、SM4等國密算法,功能上加解密操作對數(shù)據(jù)庫層無感知,對上層業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)使用及部署無需任何更改,保證敏感數(shù)據(jù)的機(jī)密性、可用性、完整性。


    數(shù)據(jù)稽核難

    明御數(shù)據(jù)庫審計系統(tǒng)是一款基于對數(shù)據(jù)庫傳輸協(xié)議深度解析的基礎(chǔ)上進(jìn)行風(fēng)險識別和告警通知的系統(tǒng),具備對數(shù)據(jù)庫訪問行為實(shí)時審計、對數(shù)據(jù)庫惡意攻擊、數(shù)據(jù)庫違規(guī)訪問等行為精準(zhǔn)識別和告警等能力。


    數(shù)據(jù)安全合規(guī)風(fēng)險

    AiCheck數(shù)據(jù)安全檢查工具箱包含了數(shù)據(jù)資產(chǎn)檢查、弱點(diǎn)探查等基礎(chǔ)檢查功能,可根據(jù)不同行業(yè)的合規(guī)要求,通過安全評估實(shí)現(xiàn)組織架構(gòu)、制度流程、第三方管理等合規(guī)評估檢查,支持通過擴(kuò)展的方式,對網(wǎng)絡(luò)流量和應(yīng)用進(jìn)行內(nèi)容分析、日志采集,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全威脅分析及數(shù)據(jù)泄露檢測。



  • 數(shù)據(jù)共享泄露風(fēng)險(API安全)

    AAS API風(fēng)險監(jiān)測系統(tǒng)內(nèi)置行為風(fēng)險預(yù)警引擎,對數(shù)據(jù)接口異常流量、用戶異常操作行為、異常數(shù)據(jù)調(diào)用行為等進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控預(yù)警,及時發(fā)現(xiàn)賬號共享等違規(guī)行為,便于及時對相關(guān)賬號操作進(jìn)行限制、阻斷,避免安全事件的發(fā)生或擴(kuò)大。支持以數(shù)據(jù)為維度進(jìn)行風(fēng)險監(jiān)測,可自動繪制API風(fēng)險鏈路關(guān)系,結(jié)合線索關(guān)聯(lián)排名分析,可推測出可疑的數(shù)據(jù)泄露路徑,適用于洞察API二次封裝等風(fēng)險場景。


    未授權(quán)訪問(API安全)

    通過APIG API安全網(wǎng)關(guān),在不改造現(xiàn)網(wǎng)API的情況下,可以通過反向代理模式,統(tǒng)一為API提供訪問身份認(rèn)證、權(quán)限控制、訪問監(jiān)控、數(shù)據(jù)脫敏、流量管控、流量加密等機(jī)制,通過阻止大部分的潛在攻擊流量,使其無法到達(dá)真正的API服務(wù)側(cè),并對API訪問進(jìn)行全程監(jiān)控,保障API的安全調(diào)用及訪問可視。


    數(shù)據(jù)泄露無法取證溯源

    AiMask數(shù)據(jù)靜態(tài)脫敏系統(tǒng)提供外發(fā)數(shù)據(jù)水印溯源能力,采用獨(dú)有的水印溯源算法將含有數(shù)據(jù)所有者、數(shù)據(jù)外發(fā)對象、生成水印日期等水印信息嵌入原始數(shù)據(jù)中,當(dāng)發(fā)生外發(fā)數(shù)據(jù)泄露事件時,可對丟失、泄露、外流數(shù)據(jù)提供水印溯源能力,追溯數(shù)據(jù)泄露環(huán)節(jié),避免內(nèi)部人員數(shù)據(jù)外發(fā)造成的隱私數(shù)據(jù)泄露且無法對事件追溯、定責(zé)的難題,提升了數(shù)據(jù)傳遞的安全性和可溯源能力。


    API資產(chǎn)暴露無感知

    AAS API風(fēng)險監(jiān)測系統(tǒng)基于網(wǎng)絡(luò)流量解析還原技術(shù),對企業(yè)內(nèi)全量的應(yīng)用及接口資產(chǎn)進(jìn)行識別與評估,識別接口中攜帶的敏感數(shù)據(jù),對自身API部署情況進(jìn)行全面排查,梳理統(tǒng)計API類型、活躍接口數(shù)量、失活接口數(shù)量等資產(chǎn)現(xiàn)狀,針對API上線、變更、失活后下線等環(huán)節(jié)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控,避免因API安全管理疏漏等內(nèi)部因素導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露、丟失等安全事件。


  • 開發(fā)測試環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)泄露

    AiMask數(shù)據(jù)靜態(tài)脫敏系統(tǒng)采用獨(dú)有的數(shù)據(jù)脫敏算法對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行去標(biāo)識化、匿名化處理。支持固定值替換、置空、亂序、統(tǒng)計特征保留等多種脫敏算法,保證脫敏后的數(shù)據(jù)在保留原有業(yè)務(wù)邏輯特征的同時,具備數(shù)據(jù)的有效性和可用性。在脫敏過程中,保證整個環(huán)節(jié)敏感數(shù)據(jù)不落地,使脫敏后的數(shù)據(jù)可以安全地應(yīng)用于開發(fā)測試環(huán)境、數(shù)據(jù)共享交換、數(shù)據(jù)分析計算等場景。


  • 賬號安全風(fēng)險

    對賬號異常行為的監(jiān)控、檢測和分析是AiThink用戶與實(shí)體行為分析(UEBA)技術(shù)的特長,UEBA通過收集整合全方位、多維度以及用戶上下文等數(shù)據(jù)信息,進(jìn)行全局關(guān)聯(lián)、行為基線分析和群體異常分析,通過AI機(jī)器學(xué)習(xí)異常檢測算法,可以更深層次地進(jìn)行賬號安全洞察,迅速識別異常事件。通過對賬號登錄的時間、地點(diǎn)、頻次和操作等異常監(jiān)控,判斷是否存在如短時間內(nèi)異地登錄、登錄次數(shù)偏離整體基線、非工作時間上線和靜默賬號的忽然出現(xiàn)等異?;顒?,溯源分析確認(rèn)是否存在賬號失陷。另外,AiTrust零信任解決方案,以可信數(shù)字身份為基礎(chǔ),通過持續(xù)信任評估、動態(tài)訪問控制等核心能力,對用戶每次的資源訪問請求進(jìn)行持續(xù)動態(tài)的安全可信關(guān)系評估,從而避免內(nèi)部人員攻擊事件出現(xiàn)。


    數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(API安全)

    AiTrust零信任包含TAM身份服務(wù)中心、應(yīng)用代理系統(tǒng)和API代理系統(tǒng),采用了身份識別、權(quán)限識 別、身份傳遞、健康監(jiān)控、流量管控、通道安全等多項(xiàng)核心技術(shù),通過接管所有API服務(wù)訪問請 求,實(shí)施動態(tài)的訪問者身份識別和權(quán)限識別,提供精確到用戶層級的細(xì)粒度API調(diào)用數(shù)據(jù)訪問監(jiān)控 審計。例如通過監(jiān)控API的調(diào)用情況,識別出是否存在敏感數(shù)據(jù)非法訪問,有針對性地進(jìn)行API動 態(tài)脫敏。同時,通過AiThink收集日志信息進(jìn)行綜合信任評估,以實(shí)施動態(tài)訪問控制。


    數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(網(wǎng)絡(luò)&終端)

    AiDLP數(shù)據(jù)防泄漏系統(tǒng)(終端)以數(shù)據(jù)智能識別和發(fā)現(xiàn)為基礎(chǔ),通過授權(quán)控制、智能隔離、安全流轉(zhuǎn)、審計追溯等手段,保護(hù)企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)和終端上的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),保證數(shù)據(jù)的高效傳輸、分享和交換,解決終端場景下的敏感數(shù)據(jù)泄露問題;支持各種類型的PC用戶終端上發(fā)現(xiàn)敏感文件,自動化梳理這些敏感文件的分布,并進(jìn)一步提供保護(hù)。AiDLP數(shù)據(jù)防泄漏系統(tǒng)(網(wǎng)絡(luò))基于內(nèi)容識別技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)防泄漏,一般部署在企業(yè)外網(wǎng)出口,對捕獲的數(shù)據(jù)包進(jìn)行會話重組與文件恢復(fù)后獲取內(nèi)容,并以內(nèi)容為核心,通過策略匹配實(shí)現(xiàn)外發(fā)數(shù)據(jù)的審計。


    API漏洞被利用風(fēng)險

    AAS API風(fēng)險監(jiān)測系統(tǒng)對API、應(yīng)用資產(chǎn)安全開展實(shí)時的、持續(xù)的安全評估,包括但不限于認(rèn)證權(quán)限風(fēng)險、批量操作風(fēng)險、暴露面風(fēng)險、敏感數(shù)據(jù)未脫敏等風(fēng)險,覆蓋OWASP API Security Top10API風(fēng)險問題,實(shí)時監(jiān)控接口運(yùn)行中的單因素認(rèn)證、接口未鑒權(quán)、接口偽脫敏、弱密碼、密碼明文傳輸?shù)却嗳跣詥栴},全面呈現(xiàn)當(dāng)前資產(chǎn)的安全問題和數(shù)據(jù)健康狀態(tài),為后續(xù)脆弱性整改提供決策依據(jù)。


  • 最終建立數(shù)據(jù)安全運(yùn)營,我們的建議是分“六步走”,從咨詢規(guī)劃、風(fēng)險評估、管控加固、威脅檢測、審計溯源、到安全運(yùn)營,通過PDCA循環(huán),持續(xù)優(yōu)化安全策略、擴(kuò)展業(yè)務(wù)場景,讓安全更好地賦能業(yè)務(wù)。


    咨詢規(guī)劃

    Gartner建議,首先要維持業(yè)務(wù)需求與風(fēng)險/威脅/合規(guī)性之間的平衡關(guān)系,包括經(jīng)營策略、治理、合規(guī)、IT策略和風(fēng)險容忍度。優(yōu)先對重要數(shù)據(jù)進(jìn)行安全治理工作,比如將 “數(shù)據(jù)分類分級”作為整體計劃的第一環(huán),將大大提高數(shù)據(jù)安全合規(guī)治理的效率和投入產(chǎn)出比。當(dāng)然,這一步僅為可選步驟;當(dāng)您有明確的安全風(fēng)險痛點(diǎn)時,可以跳過此步驟直接部署有針對性的安全措施進(jìn)行管控加固。


    風(fēng)險評估

    通過自動化檢測工具和調(diào)研訪談兩種方式出發(fā),快速、全面檢測梳理各項(xiàng)數(shù)據(jù)安全風(fēng)險,如弱口令、API未授權(quán)訪問、數(shù)據(jù)庫暴露在互聯(lián)網(wǎng)等。


    管控加固

    對于不同的風(fēng)險場景,有針對性的部署相應(yīng)數(shù)據(jù)安全工具進(jìn)行管控加固。如通過自動化的數(shù)據(jù)分類分級工具基于行業(yè)模板進(jìn)行敏感數(shù)據(jù)識別和分類分級打標(biāo),通過靜態(tài)脫敏工具對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行自動化脫敏,在降低數(shù)據(jù)敏感程度的同時,最大程度上保留原始數(shù)據(jù)集所具備的數(shù)據(jù)內(nèi)在關(guān)聯(lián)性等可挖掘價值。


    威脅檢測

    進(jìn)行管控加固的各類數(shù)據(jù)安全工具,做為數(shù)據(jù)安全原子能力/探針,既能解決具體場景化的安全風(fēng)險,同時也可以互相聯(lián)動形成合力;以統(tǒng)一的數(shù)據(jù)安全管控平臺對各探針進(jìn)行統(tǒng)一納管、策略打通和態(tài)勢感知,實(shí)現(xiàn)敏感數(shù)據(jù)安全防護(hù)的生命周期過程全覆蓋。從云網(wǎng)數(shù)用端全鏈路的對當(dāng)前環(huán)境進(jìn)行實(shí)時威脅檢測,第一時間洞察異常和風(fēng)險。


    審計溯源

    數(shù)據(jù)安全審計可以檢查數(shù)據(jù)處理活動是否符合組織的安全性和合規(guī)性政策,一旦出現(xiàn)數(shù)據(jù)安全事件,通過審計溯源能夠快速確認(rèn)問題出現(xiàn)在哪個環(huán)節(jié),有利于有針對性地采取更正措施和追究相應(yīng)責(zé)任,從而提高整個數(shù)據(jù)管理體系的安全性和可信度。


    常態(tài)化數(shù)據(jù)安全運(yùn)

    通過風(fēng)險識別、安全防護(hù)、持續(xù)檢測、響應(yīng)處置,IPDR進(jìn)行可持續(xù)改進(jìn)、閉環(huán)管理的常態(tài)化安全運(yùn)營。不斷迭代優(yōu)化數(shù)據(jù)安全整體防護(hù)能力和效果。


  • 缺乏數(shù)據(jù)全生命周期活動的安全環(huán)境

    數(shù)據(jù)在傳輸、存儲、加工等過程中均存在數(shù)據(jù)泄露的安全隱患,對數(shù)據(jù)要素流通全生命周期安全防護(hù)措施的缺乏,導(dǎo)致數(shù)據(jù)共享方擔(dān)心數(shù)據(jù)泄露后的追責(zé)。


    數(shù)據(jù)所有者對數(shù)據(jù)使用者不信任

    由于數(shù)據(jù)的易復(fù)制性,導(dǎo)致數(shù)據(jù)共享方共享數(shù)據(jù)后,容易失去數(shù)據(jù)控制權(quán),使得數(shù)據(jù)被多次復(fù)制,再次販賣,或超出授權(quán)范圍使用,從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)價值流失,最終導(dǎo)致數(shù)據(jù)擁有方不愿意、不敢共享數(shù)據(jù)。


    數(shù)據(jù)使用者濫用個人隱私

    數(shù)據(jù)使用過程中,無意間觸碰到敏感數(shù)據(jù)或隱私數(shù)據(jù),由于較大的利益驅(qū)動,時常發(fā)生泄露和販賣個人隱私數(shù)據(jù)事件。


數(shù)據(jù)安全全景圖
數(shù)據(jù)安全智能體矩陣
  • 分類分級智能體

    分類分級智能體是針對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分類分級場景設(shè)計的智能化工具,基于大模型推理技術(shù)和創(chuàng)新算法,顯著提升數(shù)據(jù)分類與分級效率,優(yōu)化數(shù)據(jù)安全治理。傳統(tǒng)方式依賴人工,效率低且質(zhì)量難控,即便是半自動化工具,識別率和易用性仍有不足。智能體通過分析表名、字段注釋等關(guān)鍵信息,即便面對無注釋數(shù)據(jù),也能利用語義分析提供精準(zhǔn)建議,減少對業(yè)務(wù)專家的依賴。
    結(jié)合交叉驗(yàn)證與投票機(jī)制,智能體整合自動化和推理結(jié)果,確保最佳準(zhǔn)確性,提升企業(yè)數(shù)據(jù)治理效率。其持續(xù)優(yōu)化算法和知識庫,幫助企業(yè)應(yīng)對《數(shù)據(jù)安全法》等法規(guī)要求,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)保護(hù)與合規(guī)管理。

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  • API安全智能體

    API安全智能體專注于API資產(chǎn)識別、風(fēng)險監(jiān)測與管理,融合大模型推理和行業(yè)知識,解決傳統(tǒng)API管理中識別不準(zhǔn)、誤報高等難題。在資產(chǎn)識別方面,通過解析接口報文、路徑及敏感數(shù)據(jù),該智能體精準(zhǔn)梳理API資產(chǎn)并自動賦予業(yè)務(wù)屬性標(biāo)簽,提升資產(chǎn)管理深度。在風(fēng)險監(jiān)測方面,智能體通過自動化降噪和智能解讀快速定位威脅,并提供詳細(xì)處置建議,顯著減輕運(yùn)營負(fù)擔(dān)。此外,其智能問答功能基于深度學(xué)習(xí)風(fēng)險知識庫,為用戶提供詳盡分析和解決方案,提升整體風(fēng)險管理水平。

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  • 數(shù)據(jù)庫審計智能體

    數(shù)據(jù)庫審計智能體利用大模型的語義理解和分析能力,對復(fù)雜的SQL審計日志進(jìn)行精準(zhǔn)解讀,降低用戶理解門檻,提升數(shù)據(jù)庫審計效率。傳統(tǒng)方式依賴人工逐句解析SQL,費(fèi)時費(fèi)力且易誤判,而智能體通過深度分析會話數(shù)據(jù),挖掘行為規(guī)律,為用戶提供清晰會話意圖解讀,簡化使用難度。
    同時,智能體實(shí)時監(jiān)測并精準(zhǔn)識別違規(guī)操作,快速捕捉異常行為,發(fā)出預(yù)警并生成處理建議,大幅減少人工排查工作量,確保數(shù)據(jù)庫安全穩(wěn)定運(yùn)行。

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  • 數(shù)據(jù)防泄漏智能體

    數(shù)據(jù)防泄漏智能體專為企業(yè)辦公網(wǎng)場景設(shè)計,結(jié)合大模型的語義理解和推理技術(shù),精準(zhǔn)識別敏感數(shù)據(jù),完成高效分類分級操作。其智能化文檔分析能力可理解復(fù)雜語言、拼音縮寫及上下文邏輯,生成全面的數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄并匹配合規(guī)標(biāo)簽,減少人工干預(yù)并提升效率。
    適用于文檔分類保護(hù)、跨部門協(xié)作及云端數(shù)據(jù)安全管理等場景,該智能體還支持精細(xì)化權(quán)限控制,防止數(shù)據(jù)濫用和外泄,為企業(yè)提供全方位的數(shù)據(jù)安全保障。

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  • 數(shù)據(jù)安全告警研判智能體

    數(shù)據(jù)安全告警研判智能體基于AI技術(shù),自動化處理安全告警的識別與研判難題。智能體結(jié)合大模型的上下文理解與語義推理能力,從告警檢測到風(fēng)險分析全流程實(shí)現(xiàn)智能化,精準(zhǔn)識別攻擊類型、意圖和風(fēng)險等級。
    通過深度學(xué)習(xí)真實(shí)攻擊樣本,該智能體提取核心特征并生成高置信度判斷結(jié)果,對無害告警明確誤報原因,對有害告警提供詳盡分析與修復(fù)建議。此外,借助自然語言生成技術(shù),智能體將技術(shù)信息轉(zhuǎn)化為易懂的解讀內(nèi)容,降低專業(yè)門檻,提高安全運(yùn)營效率。

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